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國立臺北科技大學 電機工程系 李俊賢所指導 鄭偉辰的 應用於動態環境下之視覺同步定位與地圖構建研究 （2021），提出Fd 1596關鍵因素是什麼，來自於vSLAM、RTAB-Map、動態環境、物件檢測、輕量化模型、連通元件。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 公民教育與活動領導學系學生事務碩士在職專班 陳明國所指導 鍾昀蓁的 我國大學校院學生社團評鑑之評量尺規初探 （2020），提出因為有 社團評鑑、社團評鑑指標、評量尺規的重點而找出了 Fd 1596的解答。
Fd 1596進入發燒排行的影片
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應用於動態環境下之視覺同步定位與地圖構建研究
為了解決Fd 1596 的問題，作者鄭偉辰 這樣論述：
同步定位與地圖構建 (simultaneous localization and mapping, SLAM)在近年來取得了顯著的表現，但這些成果大多都是基於靜態環境的假設，但這樣的假設很難應用於實際環境中，像是在空間裡若出現移動中的人或物體，都有可能影響運動軌跡估測的穩定性及地圖構建的可靠性。現有研究中引入深度學習或光流法等方式來過濾環境中的動態物體來解決此問題。但由於兩種方法都有其各自的缺點，無法適應實際環境中的各種情況。雖然也有研究同時將兩種方法整合至vSLAM (vision-based SLAM) 系統中，但相對整體系統架構就會變得較為龐大且複雜，在運算時間上花費較久，也占用較多的
系統內存資源。由於本文的目標為將系統部署至移動式機器人上於室內環境運行，因此若將深度學習模型及光流法同時整合至系統中，可能使嵌入式設備無法負擔龐大的運算量，難以達到即時運作的需求。因此本研究要改善的問題即為在設備運算能力有限的情況下，使用視覺傳感器搭配深度學習模型，過濾每一幀畫面中的人及手持物體的特徵，以提升vSLAM在動態環境下的表現。本文提出之系統採用NanoDet輕量化物件檢測架構做為動態特徵檢測模型，並加入語義遮罩校正機制來分割畫面中屬於動態物體的區塊，最後將無動態特徵之影像資訊結合Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB-Map)，進行相機的運
動軌跡估測，以及全域點雲地圖的構建。本研究在動態特徵分割的部分，使用NanoDet物件檢測模型取代該領域常見的圖像分割網路，可以進一步提升動態特徵檢測的速度。本文使用之NanoDet檢測模型於ROS平台運算速度可達49.75 FPS。與YolactEdge相比，在精度與速度之間也取得了更好的平衡。就遮罩校正的結果來看，本文使用的方法可以對整張影像做處理，不受邊界框以及模型辨識類別的限制，可以解決模型無法辨識其他被動物體的問題，進而將畫面上移動中的像素點資訊完整分割。利用TUM資料庫評估系統的運動軌跡時，在絕對軌跡誤差 (absolute trajectory error, ATE) 及相對位姿
誤差 (relative pose error, RPE) 皆優於原本的RTAB-Map。與Mask Fusion相比，同樣都是基於動態環境下做改善，誤差雖然差距不大，但在實際環境中有被動物體位移的情況下，本文的建圖結果透過SSIM指標評估結構相似性可達0.48，優於RTAB-Map及Mask Fusion。整體系統的運行速度也提升了將近23 %，達到更即時的運作表現。
我國大學校院學生社團評鑑之評量尺規初探
為了解決Fd 1596 的問題，作者鍾昀蓁 這樣論述：
社團評鑑一直是我國大學校園中的重大學生活動之一，對於具有社團參與經驗的學生而言，必定會對社團評鑑留下深刻的印象。各校學生社團的輔導單位透過社團評鑑指標一一檢視校內社團的運作成效並從中發掘缺失，也透過評鑑的成績做為資源分配的依據。由於現今各大學校園中所進行的社團評鑑，係透過各個社團平日運作時所留下的檔案文件，如會議紀錄、照片等資料加以評比，能否以此作為社團運作成效的工具，都曾引起許多研究對於社團評鑑進行廣泛的討論。過去的研究資料顯示，大學生對於社團評鑑指標與社團資料之間的連結度普遍認知不足，對於評鑑活動的認同感較低，對於評鑑過程中的人為干擾因素，亦不具信心，舉凡上述種種，都將使的社團評鑑的教育
性弱化，因而無法確實發揮缺失改善的效果，亦無法達到學生社團傳承的目的。然而就研究者的觀察，上述論點大多是針對社團評鑑執行方式與過程，而非認為社團評鑑不應存在。爰此，本研究將嘗試在現行社團評鑑指標下，建立評量尺規，讓參與社團評鑑的人員都可以透過淺顯易懂的文字內容，明確判斷出其表現程度，希冀藉此對學生社團的運作績效學生進行系統化的評估，以達到社團領域學習的教育目的。本研究以現行教育部主辦之全國社團評選活動的評鑑指標為基礎，包含「共通性」以及「社團活動績效」評分項目，透過專家訪談與3次德懷術問卷調查後提出：組織章程、年度計畫、管理運作、資料保存與管訊管理、經費控管、產物保管等、活動規劃與執行、特色與
績效等8個指標，並依據每個指標提出230個評量尺規，本研究之評量尺規皆符應於高適切度、高一致性之判定原則（M≧5、SD＜1 且 QD≦0.6），且整體穏定度達76.52%。透過本研究所建構之社團評鑑評量尺規，若能於校園的評鑑活動中施行，應能成為客觀的評量標準，以減少各界對於評鑑活動的認知落差，進而能真正檢視學生社團的運作成效與學習效果。